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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置深度学习环境的方法。通过安装CUDA、cuDNN、PythOn及相关库，以及配置TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，为用户提供了完整的深度学习开发环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为众多研究和开发人员的重要工具，在众多操作系统平台上，Ubuntu 因其开源、稳定、高效的特点，成为深度学习开发者的首选，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下配置深度学习环境，帮助读者快速搭建属于自己的深度学习平台。
系统准备
确保你的 Ubuntu 系统版本为 18.04 或以上，你可以通过以下命令查看系统版本：
lsb_release -a
如果系统版本不符合要求，建议升级或重新安装 Ubuntu。
安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 推出的一款并行计算平台和编程模型，能够大幅提高深度学习任务的计算速度。
1、安装 NVIDIA 驱动
在终端中执行以下命令，安装 NVIDIA 驱动：
sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-460
安装完成后，重启计算机。
2、安装 CUDA Toolkit
访问 NVIDIA 官方网站，下载 CUDA Toolkit 的安装包，选择适合你的系统版本的安装包，CUDA Toolkit 11.2。
下载完成后，打开终端，切换到安装包所在目录，执行以下命令：
sudo sh cuda_11.2.0_460.32.03_linux.run
按照提示，选择安装路径和组件，完成安装。
3、配置环境变量
打开终端，编辑~/.bashrc 文件：
sudo gedit ~/.bashrc
在文件末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并退出编辑器，然后在终端中执行以下命令，使环境变量生效：
source ~/.bashrc
安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，与 CUDA 配合使用，可以进一步提高深度学习任务的性能。
1、下载 cuDNN
访问 NVIDIA 官方网站，下载与 CUDA Toolkit 版本对应的 cuDNN 安装包。
2、安装 cuDNN
将下载的 cuDNN 安装包解压，然后将include 和lib 目录下的文件分别复制到 CUDA Toolkit 的相应目录：
sudo cp -r ./cuda/include/* /usr/local/cuda-11.2/include/ sudo cp -r ./cuda/lib/* /usr/local/cuda-11.2/lib64/
安装深度学习框架
目前主流的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 Ubuntu 下安装。
1、安装 TensorFlow
在终端中执行以下命令，安装 TensorFlow：
pip install tensorflow-gpu
2、安装 PyTorch
访问 PyTorch 官方网站，选择适合你的系统版本和 CUDA 版本的安装命令。
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html
测试深度学习环境
1、测试 TensorFlow
在终端中执行以下命令，测试 TensorFlow 是否安装成功：
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
如果输出一个数字，则表示 TensorFlow 安装成功。
2、测试 PyTorch
在终端中执行以下命令，测试 PyTorch 是否安装成功：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果输出 PyTorch 的版本号，则表示 PyTorch 安装成功。
至此，你已经成功配置了 Ubuntu 下的深度学习环境，可以开始进行深度学习相关的研究和开发了。
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本文标签属性：
Ubuntu 深度学习配置：ubuntu和深度
